Purpose: The purpose of this study was to investigate the availability of software for rehabilitation with the Kinect sensor by presenting an efficient algorithm based on machine learning when classifying the motion data of the PNF pattern if the subjects were wearing a patient gown. Methods: The motion data of the PNF pattern for upper extremities were collected by Kinect sensor. The data were obtained from 8 normal university students without the limitation of upper extremities. The subjects, wearing a T-shirt, performed the PNF patterns, D1 and D2 flexion, extensions, 30 times; the same protocol was repeated while wearing a patient gown to compare the classification performance of algorithms. For comparison of performance, we chose four algorithms, Naive Bayes Classifier, C4.5, Multilayer Perceptron, and Hidden Markov Model. The motion data for wearing a T-shirt were used for the training set, and 10 fold cross-validation test was performed. The motion data for wearing a gown were used for the test set. Results: The results showed that all of the algorithms performed well with 10 fold cross-validation test. However, when classifying the data with a hospital gown, Hidden Markov model (HMM) was the best algorithm for classifying the motion of PNF. Conclusion: We showed that HMM is the most efficient algorithm that could handle the sequence data related to time. Thus, we suggested that the algorithm which considered the sequence of motion, such as HMM, would be selected when developing software for rehabilitation which required determining the correctness of the motion.
최근 많은 인터넷 서버들은 하나의 물리적인 컴퓨터에서 동작하는 여러 가상머신 상에서 구현 및 운영되고 있다. 미래 인터넷은 더욱 여러 가지 종류의 운영체제나 서로 다른 용도의 컴퓨터 시스템이 가상의 네트워크에 연결되어 대량의 데이터를 처리하는 가상 호스트 머신들로 이루어진다. 이러한 가상의 호스트 머신들은 VM(Virtual Machine) 상에서 구동되는 가상 서버로 이루어지고 각 가상 서버들은 하나의 물리적 컴퓨터 자원을 공유하고 서로 다른 서버로써 각각의 서비스를 원활하게 지원하는 인터넷 환경에서 동작하게 된다. 본 논문에서는 원활한 클라우드 서비스를 위한 고성능 가상 네트워크에서 필수적인 구성요소인 가상스위치들 중 OpenvSwitch 가상스위치와 DPDKvSwitch 고속화 가상스위치를 구현하고 그 특성을 비교 분석하였다.
This study surveys the effects of POY physical properties and processing conditions of belt texturing machine to the textured yarns. The various textured yarns are made with the variations of 1st heater temperature, draw ratio, velocity ratio, and the physical properties of these specimens such as yam linear density, tenacity, breaking strain, and wet and dry thermal shrinkages are measured and analysed with the various processing conditions of texturing machine. Especially, the thermal characteristics of the textured yarns, which are affected at the fabric hands and the determination of the processing conditions in the dyeing and finishing processes, are investigated through the thermal stress analyser and DSC experiments.
The 6G mobile communication system will become a backbone infrastructure around 2030 for the future digital world by providing distinctive services such as five-sense holograms, ultra-high reliability/low-latency, ultra-high-precision positioning, ultra-massive connectivity, and gigabit-per-second data rate for aerial and maritime terminals. The recent remarkable advances in machine learning (ML) technology have recognized its efficiency in wireless networking fields such as resource management and cell-configuration optimization. Further innovation in ML is expected to play an important role in solving new problems arising from 6G network management and service delivery. In contrast, an approach to apply ML to a physical-layer (PHY) target tackles the basic problems in radio links, such as overcoming signal distortion and interference. This paper reviews the methodologies of ML-based PHY, relevant industrial trends, and candiate technologies, including future research directions and standardization impacts.
From reverse-engineering's point of view, the main step is the digitizing or gathering three-dimensional points on the target physical model. As well known, the touch or scanning probe gives higher accuracy, while the non-contact digitizing apparatus by use of laser or structured light can rapidly obtain digitized points of great bulk without contacting onto the part surface of the physical model. We propose a digitizing methodology by use of the LK-031 laser displacement sensor, which was tested with a physical model.
The Cyber Physical System(CPS) is an important concept in achieving SMSs(Smart Manufacturing Systems). Generally, CPS consists of physical and virtual elements. The former involves manufacturing devices in the field space, whereas the latter includes the technologies such as network, data collection and analysis, security, and monitoring and control technologies in the cyber space. Currently, all these elements are being integrated for achieving SMSs in which we can control and analyze various kinds of producing and diagnostic issues in the cyber space without the need for human intervention. In this study, we focus on implementing a production equipment monitoring system related to building a SMS. First, we describe the development of a fog-based gateway system that links physical manufacturing devices with virtual elements. This system also interacts with the cloud server in a multimedia network environment. Second, we explain the proposed network infrastructure to implement a monitoring system operating on a cloud server. Then, we discuss our monitoring applications, and explain the experience of how to apply the ML(Machine Learning) method for predictive diagnostics.
In modern power systems, distributed generators (DGs) result in high stress on system frequency stability. Apart from the intermittent nature of DGs, most DGs do not contribute inertia or damping to systems. As a result, a new control method referred to as a virtual synchronous machine (VSM) has been proposed, which brought new characteristics to inverters such as synchronous machines (SM). DGs employing an energy storage system (ESS) provide inertia and damping through VSM control. Meanwhile, energy storage presents some physical constraints in the VSM implementation level. In this paper, a VSM mathematical model is built and analyzed. The dynamic responses of the output active power are presented when a step change in the frequency occurs. The influences of the inertia constant, damping factor and operating point on the ESS volume margins are investigated. In addition, physical constraints are proposed based on these analyses. The proposed physical constraints are simulated using PSCAD/EMTDC software and tested through RTDS experiment. Both simulation and RTDS test results verify the analysis.
Wang, Qiuhua;Kang, Mingyang;Yuan, Lifeng;Wang, Yunlu;Miao, Gongxun;Choo, Kim-Kwang Raymond
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2255-2281
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2021
Channel characteristic-based physical layer authentication is one potential identity authentication scheme in wireless communication, such as used in a fog computing environment. While existing channel characteristic-based physical layer authentication schemes may be efficient when deployed in the conventional wireless network environment, they may be less efficient and practical for the industrial wireless communication environment due to the varying requirements. We observe that this is a topic that is understudied, and therefore in this paper, we review the constructions and performance of several commonly used test statistics and analyze their performance in typical industrial wireless networks using simulation experiments. The findings from the simulations show a number of limitations in existing channel characteristic-based physical layer authentication schemes. Therefore, we believe that it is a good idea to combine machine learning and multiple test statistics for identity authentication in future industrial wireless network deployment. Four machine learning methods prove that the scheme significantly improves the authentication accuracy and solves the challenge of choosing a threshold.
The purpose of this study is the generation of B-spline surface by the 3D measurement data. The hardware of the system comprises PC and digitizing machine, machining center. There are three steps, (1) physical model measuring on the 3D laser digitizing machine, (2) B-spline surface modeling and Fairing, (3) CNC machining by the NC code. It is developed a software package, with which can conduct a micro CAM system in the PC without economical burden.
Flelxible Manufacturing Systems(FMS), which consist of various machine groups, can produce machine parts in different physical dimensions and lot sizes. In this paper, a novel method which utilizes Colored and Timed Petri Net is proposed to model a FMS. Each machine group of FMS is modulized and modeled using expanded Petri Nets. Colored and Timed Petri Nets are defined, and the flexible manufacturing systems's design algorithm based on this definition is developed and verified in a real FMS plant by computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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